clc;clear;clearvars;
% 随机生成100*2维待分类的数据
data = rand(100,2);
% 分成3类
[center,U,obj_fcn] = fcm_M(data,3);
plot(data(:,1), data(:,2),'o');
hold on;
% 获得每个样本属于这3个类的概率最大值对应的索引。再根据索引划分为不同类的标记
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);
line(data(index1,1),data(index1,2),'marker','*','color','g');
line(data(index2,1),data(index2,2),'marker','*','color','r');
line(data(index3,1),data(index3,2),'marker','*','color','b');
% 画出聚类中心
plot([center([1 2],1)],[center([1 2],2)],'*','color','k')
hold off;